分析蛋白质晶体的新方法可为药物发现开辟新途径

一种分析蛋白质晶体的新方法 - 由康奈尔大学的研究人员开发并被赋予一个时髦的两部分名称 - 可以为新药发现以及生物技术和生物化学的其他领域开辟应用。

3月2020日发表在《自然通讯》上的一篇论文概述了这一发展，为研究人员提供了解释X射线晶体学实验中曾经被丢弃的数据的工具，这是用于研究蛋白质结构的基本方法。这项工作建立在<>年发布的一项研究的基础上，可以更好地了解蛋白质的运动，结构和整体功能。

蛋白质晶体学从晶体中产生亮点，称为布拉格峰，提供有关蛋白质形状和结构的高分辨率信息。这个过程还可以捕获隐藏在布拉格峰背景中的模糊图像 - 与蛋白质的运动和振动相关的图案和云。

这些背景图像通常会被丢弃，优先考虑更容易分析的明亮布拉格峰图像。

“我们知道这种模式与蛋白质原子的运动有关，但我们无法利用这些信息，”主要作者Steve Meisburger说，他是Nozomi Ando实验室的前博士后研究员，艺术与科学学院化学和化学生物学副教授。“信息就在那里，但我们不知道如何使用它。现在我们做到了。

Meisburger与安藤密切合作，开发了强大的工作流程，以解码晶体学实验中称为漫散射的微弱背景信号。这使得研究人员能够分析晶体的总散射，这取决于蛋白质的结构和其运动的微妙模糊。

他们的两部分方法 - 团队称之为GOODVIBES和DISCOBALL，同时提供了蛋白质的高分辨率结构及其相关原子运动的信息。

GOODVIBES通过将蛋白质的运动(细微振动)与可能在其周围移动的其他蛋白质分开来分析X射线数据。DISCOBALL直接从数据中独立验证某些蛋白质的这些运动，使研究人员能够信任GOODVIBES的结果并了解蛋白质可能正在做什么。

安藤说，虽然使用漫散射的潜力早已得到认可，但在处理有用数据的同时准确测量细微信号的行为非常困难。

“分析比单独分析晶体学数据要计算密集得多，”安藤说。“在漫散射中，我们有更多的数据需要处理，因为我们同时到处寻找，而且信号也非常微妙。

安藤说，首要目标是将GOODVIBES和DISCOBALL变成一种真正的结构技术，可供世界各地的同步加速器研究人员使用。

“结构生物学和生物化学领域对使用这种信号很感兴趣，”安藤说。“我们不满足于仅仅了解信号中包含的内容;对我们来说，下一步创建工具非常重要，并使GOODVIBES和DISCOBALL可供其他人使用这些工具并测试他们的假设。

这些方法是使用在康奈尔高能同步加速器源(CHESS)收集的溶菌酶蛋白开发的;安藤小组将于今年春天重返国际象棋，与Meisburger合作，Meisburger现在是国际象棋的科学家，使用他们的新方法研究更复杂的蛋白质结构。

通过从这些复杂蛋白质的总散射数据中分离出内部运动信号，研究人员可以更多地了解蛋白质如何移动并与其他重要分子相互作用。这些信息可用于设计针对特定蛋白质的新药和疗法。

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